34、机器学习在干旱预测与招聘流程中的应用

机器学习在干旱预测与招聘流程中的应用

1. 干旱预测相关方法

在干旱预测领域，基于增强的完全集成经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）和正交三角法（QR）的板学习（BL）预测模型，能提高预测的可靠性和准确性。具体步骤是先用CEEMDAN将准状态信号序列分解为多个稳态，再用QR对这些分量进行预测。借助CEEMDAN - QR - BL模型，可通过并行计算实时执行干旱预测分析，与支持向量回归模型相比，该模型展现出了良好的效果。

合适的数据长度对于准确估计干旱指数和评估干旱风险降低至关重要。在越南中南部的一项研究表明，人工神经网络（ANN）方法在填充方法方面优于多元线性回归和反距离加权法，因为ANN能识别时间序列数据中的非线性和线性关系。不过，尽管数据驱动模型已广泛用于干旱预测，但由于对模型性能缺乏深入了解，预测模型仍面临挑战。

2. 干旱预测的材料与方法

2.1 整体架构

干旱预测分析采用监督机器学习（SML）模型，其架构流程图展示了计算过程，工作方法从收集信息开始，以SML模型的准确性和精确性评估结束。具体步骤如下：
1. 数据收集 ：从世界土壤数据库收集数据。
2. 数据预处理 ：将原始数据转换为干净的数据集，包括归一化、清理和选择最佳模型输入。
3. 特征选择 ：从整个数据集中选择关键特征，以降低模型复杂度、提高计算效率并减少因无关特征噪声引入的泛化误差。本研究使用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和随机森林（RF）进行降维，得到用于SML模型进一步处理的简化特征集。